「G.1.6」カテゴリーアーカイブ

Sparsifying Bayesian neural networks with latent binary variables and normalizing flows

投稿日: 2023年5月8日 作成者: jarxiv

要約 【タイトル】　潜在的バイナリ変数と正規化フローを用いたスパースなベイジアン … 続きを読む →

カテゴリー: 05A16, 60J22, 62-02, 62-09, 62F07, 62F15, 62J05, 62J12, 62J99, 62M05, 90C27, 90C59, 92D20, cs.LG, G.1.6, stat.CO, stat.ME, stat.ML | Sparsifying Bayesian neural networks with latent binary variables and normalizing flows はコメントを受け付けていません

Inferring networks from time series: a neural approach

投稿日: 2023年4月27日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：時系列からのネットワーク推論：ニューラルアプローチ 要約： &# … 続きを読む →

カテゴリー: 37A50, 49M41, 65K05, 68T07, cs.LG, G.1.6, math.OC | Inferring networks from time series: a neural approach はコメントを受け付けていません

Rolling Lookahead Learning for Optimal Classification Trees

投稿日: 2023年4月24日 作成者: jarxiv

要約 タイトル：最適分類木のためのローリング先読み学習 要約： – … 続きを読む →

カテゴリー: 90-08, cs.LG, G.1.6, math.OC, stat.AP | Rolling Lookahead Learning for Optimal Classification Trees はコメントを受け付けていません

Convergence analysis and acceleration of the smoothing methods for solving extensive-form games

投稿日: 2023年3月21日 作成者: jarxiv

要約 拡張形式のゲームは、近年かなり研究されています。 複数の決定ポイントと不完 … 続きを読む →

カテゴリー: 91A05, 91A10, 91A18, 91A27, cs.AI, cs.GT, G.1.6 | Convergence analysis and acceleration of the smoothing methods for solving extensive-form games はコメントを受け付けていません